skills

name	skills
description	HBDK4模型编译工具的使用指南索引，按任务场景组织

基于HBDK4版本 4.9.7 编写，Docker镜像版本 v3.9.0_rc4。

流程总览

.bc模型有两个来源：

• PTQ流程：ONNX模型通过 hbdk4.compiler.onnx.export 导出（ptq.onnx → ptq.bc）
• QAT流程：由其它模块从 torch.nn.Module 导出（qat.bc），该torch模型不在hbdk工作流内，由外部提供

PTQ: ONNX模型(ptq.onnx) → 导出HBIR(ptq.bc) ─┐
                                              ├→ 定点化(quantized.bc) → 编译(HBM) → 部署
QAT: torch.nn.Module → qat.bc（外部提供） ────┘
                                                    │              │
                                               插入预处理节点    性能评估
                                               查询/修改模型     推理验证
                                                                    │
                          完整工作流参考 → references/workflow_reference.md

Skill列表

模型导入与序列化

Skill	说明
model-export.md	将ONNX模型导出为伪量化HBIR模型（.bc文件），支持模型统计和可视化
model-serialization.md	将HBIR模型保存到.bc文件，或从.bc文件加载HBIR模型

模型转换与编译

Skill	说明
model-convert.md	将伪量化HBIR模型转换为指定march的定点模型
model-compile.md	将定点化HBIR模型编译为HBM文件

模型修改

Skill	说明
model-info-query.md	查询和修改HBIR模型的输入输出、march信息、tensor名称、精度配置等
insert-nodes.md	在HBIR模型输入输出参数上插入预处理节点（pyramid/preprocess/resize/transpose/split/rle）
remove-io-nodes.md	删除HBIR模型输入输出相邻节点或指定类型/名称的节点

HBM模型

Skill	说明
model-inference.md	推理HBIR和HBM模型，包括本地推理和远程BPU推理
hbm-perf.md	对HBM模型进行性能分析，包括静态perf和动态perf
hbm-modify.md	修改HBM模型描述信息和名称，查询量化信息

参考

文档	说明
references/api_reference.md	API快速参考
references/workflow_reference.md	端到端工作流参考

快速入门路径

场景：我有一个ONNX模型，想部署到BPU

1. model-export.md — 导出ONNX为HBIR
2. model-convert.md — 定点化转换
3. model-compile.md — 编译为HBM
4. hbm-perf.md — 评估性能

场景：我需要在模型输入上插入预处理（如NV12输入、归一化）

1. model-info-query.md — 查看模型输入输出
2. insert-nodes.md — 插入预处理节点
3. model-convert.md — 定点化（insert节点必须在convert前）

场景：我有一个QAT模型（qat.bc），想部署到BPU

1. model-serialization.md — 加载qat.bc
2. model-convert.md — 定点化转换
3. model-compile.md — 编译为HBM
4. hbm-perf.md — 评估性能

场景：我有一个已编译的HBM，想修改描述或验证推理

1. hbm-modify.md — 修改HBM描述
2. model-inference.md — 推理验证

场景：我想了解完整的端到端流程

→ references/workflow_reference.md